用matlab写数学建模乐谱识别问题代码
时间: 2023-12-30 17:01:50 浏览: 32
乐谱识别问题的数学建模在MATLAB中可以使用信号处理工具箱进行实现,以下是一个简单的MATLAB代码示例,仅供参考:
```
% 加载数据
data = readmatrix('music_notes.csv');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);
% 划分训练集和测试集
[X_train, X_test, y_train, y_test] = train_test_split(X, y, 0.2);
% 特征提取
% 这里使用小波变换进行特征提取
wname = 'db4'; % 选择小波基函数
level = 5; % 小波变换的级数
[X_train_wavelet, S_train] = wavedec(X_train, level, wname);
[X_test_wavelet, S_test] = wavedec(X_test, level, wname);
% 建立模型
% 这里使用支持向量机进行分类
svm = fitcsvm(X_train_wavelet, y_train, 'KernelFunction', 'linear', 'BoxConstraint', 1);
% 模型评估
y_pred = predict(svm, X_test_wavelet);
acc = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);
disp(['Accuracy:', num2str(acc)]);
```
以上代码中,`train_test_split`函数用于划分训练集和测试集,`wavedec`函数用于实现小波变换,`fitcsvm`函数用于建立支持向量机模型,`predict`函数用于预测测试集样本的标签。实际应用中,还需要进行模型优化和参数调整等工作,以提高模型的性能。